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bert如何做词向量嵌入

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  • 词向量(2)--从ELMo到Bert

    其实,本文到这里,核心内容就已经讲完啦...当然如果你还不困的话,可以继续往下看,应该会有助于睡眠的...前言上一篇文章,我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo,关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量因此,出现了这样的声音:NLP领域的ImageNet时代到来:词嵌入「已死」,语言模型当立...从2013年出现的word2vec到如今的Bert,一个显著的转变是:从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个:kexue.fmarchives6736结束至此,NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了,从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。当然,词向量除了在NLP领域被广泛的探究之外,在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践,后续还会结合词向量的思想,介绍一下其在推荐领域的一些尝试。历史文章推荐AI极客-机器学习|逻辑回归(LR)AI极客-NLP|词向量(1)--从Word2Vec到ELMo
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  • 嵌入向量能否理解数字?BERT竟不如ELMo?

    字符级嵌入甚至更加准确——在所有预训练方法中,ELMo 的数字捕捉能力最强大,而使用子词单元的 BERT 模型准确率不如 ELMo。?图 1:研究者训练了一个 probing model,基于词嵌入对 区间内随机 80% 的整数进行数字解码,如「71」→ 71.0。研究者绘制了模型对 区间中所有数字的预测结果。研究发现,所有广泛应用的预训练嵌入方法(如 ELMo、BERT 和 GloVe)都可以捕捉数字:数字大小可呈现在嵌入中,即使是上千的数字。在所有嵌入中,字符级方法要比词级、子词级方法具备更强大的识数能力,如 ELMo 胜过 BERT。在综合任务上直接学得的字符级模型整体是最强的。研究者评估了多种 token 嵌入方法:词向量:使用 300 维 GloVe 和 word2ve 向量。语境嵌入:使用 ELMo 和 BERT 嵌入。
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  • 白话词嵌入:从计数向量到Word2Vec

    2 不同种类的词嵌入 2.1 词频嵌入 2.1.1 计数向量 2.1.2 TF-IDF 2.1.3 共现矩阵 2.2 预测嵌入 2.2.1 CBOW 2.2.2 Skip-gram 3 词嵌入的应用案例下面就来看看什么是词嵌入,和词嵌入的不同类型,以及如何使用词嵌入完成返回搜索结果的任务。1 什么是词嵌入?简单来说,词嵌入就是将文本转换成数字,方法不同,数值表征也不同。接下来看看不同的词嵌入或词向量的方法,以及各自的优缺点。2 不同类型的词嵌入可以将词嵌入大致分成两类:基于频率嵌入基于预测嵌入2.1 基于频率嵌入基于频率,有三种向量表示法:计数向量TF-IDF向量共现向量2.1.1 计数向量一个包含D篇文档{D1,D2….词向量在二维的t-SNE表示,可以看到Apple的两种上下文都获取到了。做机器翻译?这张图表示了中文和英文的双语词嵌入,可以看到语义相似的词,位置也靠近,因此可以用来做翻译。
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  • 从Word2Vec到Bert,聊聊词向量的前世今生(一)

    首先将原始文本进行one-hot编码,在分别乘以词嵌入矩阵,得到每个词的词向量表示,拼接起来作为输入层。输出层后加上softmax,将y转换为对应的概率值。模型采用随机梯度下降对?进行最大化。上述的NNLM和RNNLM的目的都是为了建立语言模型,词向量(即输入层之前的词嵌入矩阵)只是整个过程的副产物,而从C&W开始,就直接以生成词向量为目标构建模型了。论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分,即?而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的,我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。输入层是中心词的one-hot编码,经过输入词向量得到其词向量表示,隐藏层为中心词词向量的各维:?trace_c_p_k2_=a3ea1bdb753c414994abbc51519cd5f7#info这个专题将分成三次发布,下一次会详细介绍Glove和Fasttext,再下一次介绍Elmo,GPT以及Bert
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  • 从Word2Vec到Bert,聊聊词向量

    首先将原始文本进行one-hot编码,在分别乘以词嵌入矩阵,得到每个词的词向量表示,拼接起来作为输入层。输出层后加上softmax,将y转换为对应的概率值。模型采用随机梯度下降对?进行最大化。上述的NNLM和RNNLM的目的都是为了建立语言模型,词向量(即输入层之前的词嵌入矩阵)只是整个过程的副产物,而从C&W开始,就直接以生成词向量为目标构建模型了。输入层是上下文单词的one-hot编码,词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵,N是词向量的维度,如常用的300维、400维等,暂且称W为输入词向量,它的作用是把上下文单词的词向量表示出来论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分,即?而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的,我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。输入层是中心词的one-hot编码,经过输入词向量得到其词向量表示,隐藏层为中心词词向量的各维:?
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  • TensoFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量,附代码详解

    已经介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的基本原理,以及训练过程的3个策略,详细请参考:斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2:词向量模型 Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术同时,运用 TensorFlow 框架建立网络结构,求解嵌入的词向量。def generate_batches(self,train_words_index):三层网络该部分主要包括:输入层Embedding,嵌入矩阵的矩阵形状为 vocab_size×hidden_units_size为了能够更全面地观察我们训练结果,我们采用 sklearn 中的 TSNE 来对高维词向量进行可视化。 ?assign()感悟一点设计之道 Tensorflow|Session和InteractiveSession 点击以下标题查看相关内容: 深度学习和自然语言处理:介绍斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2:词向量一文了解
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  • 入门 | 神经网络词嵌入:如何将《战争与和平》表示成一个向量?

    深度学习一大显著成功的用途是嵌入(embedding),这是一种可用于将离散变量表示成连续向量的方法。这项技术的实际应用包括用于机器翻译的词嵌入和用于类别变量的实体嵌入。维基百科上所有书籍的神经网络嵌入嵌入嵌入是离散的(类别化的)变量向连续数值向量的映射。在神经网络语境中,嵌入是离散变量的低维度的学习得到的连续向量表示。举个例子,如果我们有一个包含 50000 个词的电影评论汇集的词汇库,我们可以使用一个嵌入神经网络来为每个词学习 100 维的嵌入,训练目的是预测这些评论的情绪。(这个应用的详情请参阅:https:goo.gl6rxG11)在这个词汇库中,「出色」和「很赞」这样积极的评论词会处于嵌入空间中更近的位置,因为网络已经学习到这些词都与积极评论相关。?电影情绪词嵌入在上面提到的书籍案例中,我们的监督式任务会变成「识别一本书是否是列夫·托尔斯泰写的」,而由列夫·托尔斯泰写的书的嵌入会更近。
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  • 自然语言处理

    BERT 文本分类BERT文本分类算法首先使用 BERT 网络,产生要分类的句子的向量表示,再通过全连接层网络对句子进行分类。是否使用预训练好的词向量:如设为 True,可填写词向量文件路径。词向量文件格式与 glove 词向量官方格式相同。如果使用预训练好的词向量,预训练词向量的维度应等于参数【词向量维度】的值。是否使用预训练好的词向量:如设为 True,可填写词向量文件路径。词向量文件格式与 glove 词向量官方格式相同。如果使用预训练好的词向量,预训练词向量的维度应等于参数【词向量维度】的值。是否使用预训练好的词向量:如设为 True,可填写词向量文件路径。词向量文件格式与 glove 词向量官方格式相同。如果使用预训练好的词向量,预训练词向量的维度应等于参数【词向量维度】的值。是否使用预训练词向量:训练时是否使用预训练的词向量。词向量维度:模型中词向量的维度。如果使用预训练的词向量,预训练词向量文件的词向量维度必须与该参数的取值匹配。
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  • BERT总结:最先进的NLP预训练技术

    在这种方法中,一个预先训练的神经网络产生了词嵌入,然后在NLP模型中用作特征。2.预训练的词嵌入向量表达可以是上下文无关的,也可以是上下文相关的,而且上下文相关的表示还可以是单向的或双向的。举例说明:上下文无关的模型(如word2vec或GloVe)为词汇表中的每个单词生成一个词嵌入向量。输入是一个token序列,它首先嵌入到向量中,然后在神经网络中进行处理。输出是大小为H的向量序列,其中每个向量对应于具有相同索引的输入token。?在训练语言模型时,定义预测目标是一个挑战。然后,该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。在技术上,输出词的预测要求:在编码器输出之上添加一个分类层。将输出向量乘以嵌入矩阵,将它们转换为词汇表的维度。
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  • 图解当前最强语言模型BERT:NLP是如何攻克迁移学习的?

    对比卷积网络如果你有计算机视觉的背景,你可能会发现这种向量传递类似于 VGGNet 等网络的卷积部分与网络末端的全连接分类部分之间的情况。?嵌入的新时代这些新进展带来了词编码方式的转变。因此,人们就可以下载词以及使用 Word2Vec 或 GloVe 预训练后生成的词嵌入了。下面是词「stick」的 GloVe 嵌入示例(嵌入向量大小为 200):?词「stick」的 GloVe 词嵌入,这是一个由 200 个浮点数(四舍五入到两位小数)构成的向量。这里给出的并不完整,总共有 200 个值。为什么不根据其所处的语境上下文来确定词嵌入呢——这样既能获得该词在上下文中的含义,还能得到其它语境信息?为此,语境化词嵌入诞生了。?语境化词嵌入能根据词在句子语境中的含义给予其不同的嵌入。哪种向量最适合用作语境化嵌入?我认为这取决于具体任务。这篇论文考察了 6 种选择(对比得到了 96.4 分的微调模型):?
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  • 从静态到动态,词表征近几十年发展回顾

    近几年,用海量无标记文本数据训练出的低维单词表征向量,也就是词嵌入 embedding,已经在包括词性标注、句法解析、命名实体识别、语意角色标注、机器翻译等许多任务中展现出了有效性。在第一个阶段,主要使用稀疏和高维向量来表示单词。最为经典的就是独热(One‑hot)表示,每个词对应一个高维向量,向量中除了一位为「1」以外其余位都是「0」。这样的词向量相互之间全都是正交的,自然无法度量不同词之间的语意距离是否接近。这种嵌入系统存在着数据稀疏和高维的问题,通常词向量的维度与系统的词汇量一样大,难以使用。基于 BERT 的改进模型也有一大批。XLNet。有研究者认为BERT 的掩膜方式带来了新的缺点,而且也有观点认为 BERT 存在训练不足(不够收敛)的问题。而静态嵌入的off-line方法,则是去学习一个映射(大多是线性转移矩阵),将源语言的向量空间转化为目标语义的向量空间。受单语的动态词嵌入启发,最近有人开始研究跨语言的动态词嵌入。
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  • NLP->IR | 使用片段嵌入进行文档搜索

    文档的向量化表示——从Word2vec和BERT的嵌入空间中提取的单词、短语或句子片段都具有独特的互补属性,这些属性对于执行广泛而深入的搜索非常有用。词和短语的Word2vec嵌入在很大程度上增加了文档搜索的广度。BERT嵌入大大增加了句子片段的搜索深度。BERT嵌入还消除了生僻词场景,并促进了对文档中不同的重要片段的可搜索提取摘要,从而加快了对相关文档的聚合。Word2vec在词短语方面表现良好。BERT在片段区域表现最好(≥5个单词)5.由sentence-transformers产生的嵌入往往有一个独特的尾巴,与bert-as-service产生的嵌入相反,尽管都使用对子词进行求和作为池化方法(也有其他池方法),因为sentence-transfomers
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  • Shreya Gherani:BERT庖丁解牛(Neo Yan翻译)

    BERT模型输入BERT的输入可以是单词序列中的单个句子或句子对(例如,)。对于给定的词,它的输入表示可以由三个部分嵌入(Embedding)求和组成。嵌入向量的图片如图12所示:?图12.BERT模型的嵌入令牌嵌入(Token Embeddings)表示词向量,第一个词用作为标记,可以用在随后的分类任务里,如果是非分类任务,CLS记号可以忽略不计。位置嵌入(Positional Embedding)编码词顺序。BERT对NLP下游任务微调对每个下游的NLP任务,我们只需要即插即用地给BERT模型给定输入输出,然后进行端到端参数微调就行了。用于特征提取的BERTBERT不仅能进行微调,您还可以把预训练BERT当作一种基于上下文语境的词嵌入模型。BERT通过Transformer的编码器生成基于上下文语境的嵌入向量(Contexualized Embeddings)哪一个最适合作为基于上下文嵌入向量呢?这取决于任务。
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  • 手把手教你完成句子分类,最好上手的BERT初级使用指南

    两个模型间传递的数据是一个768维的向量。我们可以把这个向量当作用于分类的句子的嵌入(embedding)。?第一步,使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词(token)。第二步,加上句子分类所需的特殊标准词(special token,如在首位的和句子结尾的)。?第三步,分词器会用嵌入表中的id替换每一个标准词(嵌入表是从训练好的模型中得到的),词嵌入的背景知识可参见我的《图解Word2Vec》。?在DistilBERT将此作为输入处理之前,我们需要令所有向量的长度相同,因而需要将较短句子的向量填充词标记为零。填充步骤可以参考notebook,是基本的python字符串和数组操作。其中,特征是上图中切片得到的标记(位置0)的BERT输出向量。
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  • NLP预训练模型大集合

    源 机器之心词语和句子嵌入已经成为任何基于深度学习的自然语言处理系统的必备组成部分。它们将词语和句子编码成稠密的定长向量,从而大大地提升神经网络处理文本数据的能力。这样通常我们就有了很多你从未听说过的句子嵌入,你可以对任意词嵌入做平均池化,这就是句子嵌入!OOV 表征,依赖于使用预训练词向量和线性回归可高效学习的线性变换。语境词嵌入这部分介绍了关于语境词嵌入的 5 篇论文,包括近期大热的 BERT。?Baseline for Sentence Embeddings:选择一种在无监督语料库上常用的词嵌入计算方法,使用词向量的加权平均值来表征句子,并且使用 PCASVD 进行修改。
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  • 一文讲透预训练模型的改进训练算法 ,轻松达到State of the Art

    在它们当中,最著名的是词嵌入,它把每个单词映射到一个连续的向量中,而不是使用one-hot编码。这样,我们不仅可以减少输入函数的维数(这有助于避免过拟合),而且还可以捕获每个单词的内部含义。但是,由于每个单词在词嵌入中仅被赋予固定的数值矢量,因此词嵌入无法捕获单词在文本中的上下文含义。例如,考虑“苹果”一词,句子“我吃了一个苹果”和“我买了一个苹果电脑”。显然,“ 苹果”一词代表完全不同的含义,而词嵌入技术却无法捕捉到这种语义的差别。?对于这种情况,常常采用的策略是,首先固定词向量,并训练上层模型若干轮数达到理想效果,然后训练词向量或词向量加上层模型少数epoch。我们使用BERT初始化词表示层中的词嵌入。我们将每个字符初始化为768维向量。在训练DenseNet的实验中,我们将使用进行预测的DenseNet输出向量,隐藏大小设置为300。
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  • 图解 2018 年领先的两大 NLP 模型:BERT 和 ELMo

    单词 “stick” 的 GloVe 嵌入因为这些向量很大,并且数字很多,所以本文后面用下面这个基本图形来表示向量:?ELMo:上下文很重要如果我们使用 GloVe 表示,那么不管上下文是什么,“stick” 这个词都会由这个向量表示。很多研究人员就发现不对劲了。“stick” 有多种含义,取决于它的上下文是什么。语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义,给它们不同的表征ELMo 是对每个单词使用固定的嵌入,而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。ELMo 通过将隐藏状态(和初始嵌入)以某种方式组合在一起(连接后加权求和),提出语境化词嵌入。?然后,你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了,在诸如名称-实体识别之类的任务上,这个过程产生的结果与对 BERT 进行微调的结果相差不远。?哪个向量最适合作为语境化化嵌入?
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  • 图解2018年领先的两大NLP模型:BERT和ELMo

    如下图是单词“stick”的GloVe 嵌入示例(嵌入向量大小为200)单词“stick”的GloVe嵌入因为这些向量很大,并且数字很多,所以本文后面用下面这个基本图形来表示向量:ELMo: 上下文很重要如果我们使用GloVe表示,那么不管上下文是什么,“stick”这个词都会由这个向量表示。语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义,给它们不同的表征 ELMo不是对每个单词使用固定的嵌入,而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。它使用针对特定任务的双向LSTM来创建嵌入。ELMo通过将隐藏状态(和初始嵌入)以某种方式组合在一起(连接后加权求和),提出语境化词嵌入。然后,你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了,在诸如名称-实体识别之类的任务上,这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。哪个向量最适合作为语境化化嵌入?我认为这取决于任务。
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  • BERT适应业务遇难题?这是小米NLP的实战探索

    输入层包括词嵌入(token embedding)、位置嵌入(position embedding)段嵌入(segment embedding),并将三者相加得到每个词的输入表示。图 4 融合槽位特征的意图识别模型首先,我们使用预训练 BERT 模型编码 Query 文本,得到融合了预训练先验知识的文本向量 Q。接着,我们将槽位标签进行嵌入,得到槽位嵌入 ES。我们采用了缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention) 作为我们的槽位注意力机制,同时,在应用点积注意力机制之前,我们先对文本向量和槽位嵌入进行线性变换,将其映射到同一个维度的子空间经过槽位注意力之后,多个槽位嵌入被加权平均为一个槽位向量 S。?然后,我们使用融合门控机制对文本向量 Q 和槽位向量 S 进行融合,得到融合后的向量 F。四个分词标签的含义分别是:B-词的开始,M-词的中间,E-词的结束,S-单独成词。
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